用于非平凡列表理解的惯用Python

Question

在Python中对iterable执行简单的转换通常是通过列表理解来实现的：

y = [f(arg) for arg in args]

其中f是simple statement，或者是函数{}，如果{}是命名函数：

^{pr2}$

Guido favors list comprehensions超过map(lambda x:..., args)，并且确实列出了对map或{}at all用法的理解。在

但是，我不清楚我应该如何处理以下问题：

• 在每个元素中修改
• 以非常重要的方式
• 使用一个离散的逻辑（可以是一个函数）
• 这在其他地方都没用

解决这类问题最惯用的方法是什么？ 在我参与的Python项目中，我看到并尝试了一些事情：

预分解和循环

显而易见的方法是预先声明输出和循环：

def transform(...):

    ...

    y = []
    for arg in args:
        first_statement
        second_statement
        ...
        y.append(statement)

评论：

• （pro）易于遵循逻辑
• （con）逻辑没有作用域（泄漏抽象）
• （con）逻辑不明确（如果不检查循环中所有分支的操作方式，如何知道它是一个映射？）在
• （con）以不必要的方式预先声明变量（y必须与args的长度相同）

嵌套函数

另一种选择是将逻辑封装在嵌套函数中，然后使用映射或列表理解来调用它：

def transform(...):

    ...

    def anonymous(arg):
        first_statement
        second_statement
        ...
        return statement

    y = map(anonymous, args)
    # y = [anonymous(arg) for arg in args]

评论：

• （Pro）封装逻辑
• （Pro）可以访问外部范围
• （Pro）无法修改外部范围（明确表示没有副作用）
• （Con）每次调用内部函数时都会重新定义它
• （Con）内部函数没有实名（应该在映射范围内匿名）

外部功能

将内部函数移到外部范围可以解决其中的一些问题，但会引入更多：

def _anonymous(arg):
    first_statement
    second_statement
    ...
    return statement

def transform(...):

    ...

    y = map(_anonymous, args)

评论：

• （Pro）：函数在解析时编译一次
• （Con）：对于一小部分逻辑来说，函数离调用位置太远（导致程序员不必要的上下文切换）
• （Con）：函数不能访问外部范围。任何要求都必须传入（防止使用map）或partial

摘要

我很矛盾。当你需要做一个非平凡的一次性地图时，你如何解决问题？在